Chercheur principal : Dr John Lewis

Affiliation : Université de Alberta

Début : 2021

Ce projet de recherche vise à améliorer notre compréhension et notre capacité à prédire de nombreuses maladies grâce à l’analyse des données des questionnaires CanPath à l’aide de modèles conventionnels et avancés d’apprentissage automatique. Une plateforme d’analyse de données standardisée sera utilisée pour créer différents types de modèles indicateurs prédictifs de maladies et ces modèles contiendront des informations sur les facteurs de risque de la maladie qu’ils prédisent. Certains des modèles avancés de cette plateforme ont déjà été appliqués à la prédiction du cancer de la prostate et ont montré une précision prédictive sensiblement meilleure que les meilleurs modèles prédictifs du cancer de la prostate publiquement disponibles, ce qui illustre la valeur potentielle de cette plateforme pour prédire de nombreuses autres maladies. La plateforme d’analyse de données standardisée ne nécessite aucun changement de fonctionnalité afin de créer des modèles prédictifs pour différentes maladies, c’est pourquoi elle peut être efficacement appliquée à la prédiction de dizaines de maladies comme les cancers, les maladies cardiovasculaires, les maladies pulmonaires, le diabète et les troubles neurologiques en utilisant les données des questionnaires CanPath. Une fois que tous les modèles prédictifs auront été élaborés pour chaque maladie, ils seront analysés pour comprendre les facteurs de risque globaux des maladies ainsi que la façon dont les différents facteurs de risque changent pour différentes sous-populations, par exemple selon l’âge et le sexe. Les modèles prédictifs seront rendus publiquement disponibles et de nouvelles informations sur les facteurs de risque de maladie seront publiées afin d’améliorer la compréhension qu’a l’humanité d’une maladie.